La VIBE CODING la nueva palabra de moda en Silicon Valley 2025

Mi resumen de ideas claves sobre este nuevo concepto , para quien es para nuevos programadores , innovadores, para todo el mundo o para evoluciones soluciones ?? ;-)  

El concepto de vibe coding se basa en la afirmación de Karpathy de 2023 de que «el nuevo lenguaje de programación más popular es el inglés», lo que significa que las capacidades de los LLM eran tales que los humanos ya no necesitarían aprender lenguajes de programación específicos para controlar las computadoras. 

El científico informático Andrej Karpathy, cofundador de OpenAI y exlíder de IA en Tesla, introdujo el término vibe coding en febrero de 2025.​ El concepto se refiere a un enfoque de codificación que se basa en un modelo extenso de lenguaje (LLM por sus siglas en inglés), lo que permite a los programadores generar código funcional proporcionando descripciones en lenguaje natural en lugar de escribirlo manualmente

Lo máximo de este año en febrero de 2025, Business Insider describió la vibe coding como una nueva palabra de moda en Silicon Valley.

En marzo de 2025, "Y Combinator" (incubadora de StartUps)  informó que el 25 % de las empresas emergentes en su grupo de invierno de 2025 tenían bases de código generadas en un 95 % por IA, lo que refleja un cambio hacia el desarrollo asistido por IA.[7]​

La vibe coding ha suscitado inquietudes sobre su comprensión y responsabilidad. 

El periodista de The New York Times Kevin Roose, que no es un programador profesional, experimentó con la vibe coding para crear varias aplicaciones a pequeña escala. ​ Los describió como «software para uno», refiriéndose a herramientas personalizadas generadas por IA diseñadas para abordar necesidades individuales específicas, como una aplicación llamada LunchBox Buddy que analizaba el contenido de su refrigerador para sugerir artículos para un almuerzo para llevar.  Roose señaló que si bien la vibe coding permite a los no programadores generar software funcional, los resultados suelen ser limitados y propensos a errores. Sugirió que la vibe coding es más adecuada para proyectos de pasatiempos que para tareas esenciales o evolucion de software existente.

Los desarrolladores pueden usar código generado por IA sin comprender completamente su funcionalidad, lo que genera errores, fallas o vulnerabilidades de seguridad no detectados. 

Si bien este enfoque puede ser adecuado para la creación de prototipos o «proyectos de fin de semana desechables» como lo imaginó originalmente Karpathy, algunos expertos consideran que plantea riesgos en entornos profesionales, donde una comprensión profunda del código es crucial para la depuración, el mantenimiento y la seguridad. Ars Technica cita a Simon Willison, quien afirmó: «Usar vibe coding para obtener una base de código de producción es claramente arriesgado. La mayor parte de nuestro trabajo como ingenieros de software implica la evolución de sistemas existentes, donde la calidad y la comprensibilidad del código subyacente son cruciales».

Herramientas como Cursor, Cline o Windsurf (que utilizan modelos avanzados como Claude Sonnet 3.5 y 3.7 o Gemini Pro 2.5) son capaces de entender el código base completo, proponer cambios coherentes en distintas partes del sistema y hasta ejecutar pruebas unitarias automáticamente.

Esto significa que un agente bien dirigido puede encargarse de crear desde la base de datos hasta la interfaz de usuario siguiendo un plan dado, ahorrando tiempo al equipo de desarrollo y sin necesidad de ingeniero.

Su aplicación esta evolucionando como los modelos de IA.

 Fuente; Vibe coding - Wikipedia, la enciclopedia libre

Vibe Coding: La nueva era en el Desarrollo de Software con Agentes Autónomos

Agile y scrum viven en Tesla

 El modelo de desarrollo ágil de hardware de Tesla es un enfoque innovador que traslada principios de Agile y Scrum, típicos del desarrollo de software, al ámbito del hardware y la manufactura. Este modelo ha permitido a Tesla mantener una alta velocidad de innovación, iteración rápida y producción escalable, diferenciándose de los enfoques tradicionales en la industria automotriz.

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🔹 Características Clave del Modelo Agile de Hardware de Tesla

1️⃣ Ciclos de iteración rápida y mejora continua

Tesla no sigue los ciclos tradicionales de desarrollo automotriz (que pueden durar de 3 a 5 años), sino que:

• Introduce mejoras de forma continua, en lugar de esperar un cambio generacional completo del modelo.
• Realiza pruebas rápidas y validaciones en producción con modelos en curso.
• Utiliza actualizaciones de software over-the-air (OTA) para mejorar la experiencia del usuario sin necesidad de cambios físicos.

2️⃣ Diseño modular e integración vertical

Tesla ha integrado el desarrollo de hardware y software bajo una arquitectura modular, lo que le permite:

• Rediseñar y mejorar componentes individuales sin afectar el sistema completo.
• Controlar toda la cadena de valor desde las baterías, el software de conducción autónoma (FSD), hasta la manufactura de vehículos.

3️⃣ Prototipado acelerado y validación rápida

• Tesla no espera largas fases de validación antes de lanzar un producto.
• Aplica un enfoque de "Fail Fast, Learn Faster", permitiendo realizar pruebas en entornos reales y recopilar datos para mejorar.
• Utiliza ingeniería simultánea, con equipos de software, hardware y manufactura trabajando en paralelo en lugar de en fases secuenciales.

4️⃣ Fabricación ágil e innovación en procesos

Tesla ha reimaginado la manufactura mediante:

• Giga Press: Producción de chasis en una sola pieza, reduciendo el tiempo y la complejidad del ensamble.
• Automatización avanzada: Uso intensivo de robots y algoritmos de inteligencia artificial en sus fábricas.
• Eliminación de la tercerización innecesaria: Tesla diseña y fabrica gran parte de sus componentes en lugar de depender de proveedores externos.

5️⃣ Uso de datos en tiempo real

• Tesla recolecta datos en vivo de todos los vehículos en circulación.
• Utiliza estos datos para realizar ajustes en el software y el hardware.
• Prueba nuevas funcionalidades en flotas limitadas antes de su implementación global.

6️⃣ Enfoque de ingeniería de software aplicado al hardware

• Tesla adopta el concepto de Desarrollo Dirigido por Software (Software-Defined Vehicle).
• Integra pruebas automatizadas para hardware como si fueran software, permitiendo ciclos de feedback más rápidos.

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🔹 Ejemplos de Aplicación del Modelo Agile en Tesla

✅ Tesla Model S Plaid

• Rediseño de batería y tren motriz en ciclos rápidos de desarrollo.
• Uso de una arquitectura de red completamente nueva con mayor capacidad de procesamiento.

✅ Gigafactory y Producción

• Enfoque ágil en la construcción y escalado de fábricas.
• Ajustes continuos en la línea de producción en tiempo real.

✅ Full Self-Driving (FSD)

• Desarrollo iterativo con aprendizaje de la flota global.
• Ajustes en redes neuronales y hardware de conducción autónoma en respuesta a datos recolectados.

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🔹 Comparación con la Industria Automotriz Tradicional

Aspecto	Tesla (Modelo Ágil de Hardware)	Industria Automotriz Tradicional
Ciclos de desarrollo	Continuos, con mejoras incrementales	3-5 años por modelo
Integración de software	Totalmente integrada y actualizable OTA	Depende de proveedores externos
Validación y pruebas	Validación en flota y mejora constante	Pruebas prolongadas antes del lanzamiento
Manufactura	Automatización avanzada y reducción de piezas	Enfoque tradicional con múltiples partes

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🔹 Conclusión

El modelo de hardware ágil de Tesla ha revolucionado la manufactura automotriz al aplicar principios de desarrollo de software al hardware. Su enfoque basado en iteración rápida, integración vertical, fabricación avanzada y uso de datos en tiempo real le ha permitido innovar más rápido que la competencia y transformar la industria. 🚀🔋

Resumen creado con ChatGPT

Informe Técnico de CMMI: Resultados de Desempeño © 2024 ISACA

Resumen Ejecutivo Mirando hacia atrás y avanzando hacia el futuro

Inicios estratégicos: La Integración del Modelo de Madurez de Capacidades (CMMI®) de ISACA ha crecido y evolucionado significativamente a lo largo de sus 33 años de historia. Sus raíces se remontan al Software CMM, lanzado por primera vez en 1991. Desde entonces, CMMI ha seguido estableciendo el estándar y es sinónimo del término “nivel de madurez” en una amplia gama de industrias, dominios, marcos y geografías en todo el mundo.

Iniciativas pioneras: Con el rápido crecimiento de la tecnología, los negocios, la información y los eventos globales en constante cambio, CMMI ha evolucionado para mantenerse a la vanguardia de las mejores prácticas de la industria. Ahora cubre Áreas de Práctica Centrales y múltiples Áreas de Práctica específicas de dominio, abordando necesidades actuales del sector como la ciberseguridad y la gestión de datos. Además, estamos emocionados de iniciar nuestra iniciativa de CMMI en Inteligencia Artificial (IA) en 2024.

Cambios en los Resultados del Informe de Desempeño 2023: No solo observamos un récord en la cantidad de evaluaciones globales de CMMI, sino también una tendencia creciente en evaluaciones en múltiples dominios y un aumento en el rendimiento al alcanzar objetivos comerciales clave. La cobertura de CMMI V3.0 sobre la mejora del desempeño organizacional incluye mejores prácticas en 8 dominios, integrados en un modelo unificado pero altamente personalizable. Los dominios cubiertos en CMMI V3.0 incluyen:

• Datos

• Desarrollo

• Personas

• Seguridad

• Servicios

• Proveedores

• Seguridad

• Entornos Virtuales

Reporte: En celebración de los 33 años de CMMI, presentamos este Informe Técnico de CMMI: Resultados de Desempeño, que describe y destaca los resultados consistentemente impresionantes de las organizaciones que han adoptado CMMI. Estos resultados se registran en el Informe de Desempeño de CMMI y son validados de manera independiente por Evaluadores Líderes de CMMI certificados y Equipos de Evaluación.

Las Soluciones de Desempeño de CMMI, junto con el Modelo V3.0 y sus actualizaciones, continúan demostrando mejoras consistentes en:

• Calidad

• Gestión de costos

• Cumplimiento de plazos

• Productividad

Estas mejoras son evidentes en casi cualquier organización o industria a nivel mundial.

—Ron Lear, Vicepresidente de ISACA, Modelos y Marcos de Trabajo

IA opensource, algunas características comparativas

A la pregunta , "cual"ales son las 5 caracteristicas mas fuertes de deepseek sobre chatgpt

ChatGPT dice: DeepSeek ha emergido como una alternativa notable a ChatGPT, presentando varias características destacadas:

1. **Eficiencia en el uso de recursos**: DeepSeek ha desarrollado su modelo R1 con una inversión significativamente menor en comparación con otros modelos líderes. Según informes, el costo por token de R1 es un 96% más bajo que el del modelo o1 de OpenAI. ([Business Insider](https://www.businessinsider.com/deepseek-vs-chatgpt-ai-chatbot-comparison-openai-2025-1?utm_source=chatgpt.com))

2. **Accesibilidad gratuita**: A diferencia de ChatGPT, que ofrece ciertas funcionalidades detrás de una suscripción mensual, DeepSeek proporciona acceso completo a su modelo R1 de forma gratuita, eliminando barreras económicas para los usuarios. ([WIRED](https://www.wired.com/story/deepseek-chatbot-hands-on-vs-chatgpt?utm_source=chatgpt.com))

3. **Código abierto**: DeepSeek ha optado por un enfoque de código abierto, permitiendo a la comunidad acceder y modificar su código fuente. Esta transparencia fomenta la colaboración y la innovación en el desarrollo de inteligencia artificial. ([The Atlantic](https://www.theatlantic.com/technology/archive/2025/01/deepseek-china-ai/681481/?utm_source=chatgpt.com))

4. **Desempeño competitivo**: En pruebas de referencia, DeepSeek ha demostrado un rendimiento comparable al de los modelos más avanzados de OpenAI, Meta y Google, especialmente en tareas de razonamiento y lógica. ([Business Insider](https://www.businessinsider.com/deepseek-vs-chatgpt-ai-chatbot-comparison-openai-2025-1?utm_source=chatgpt.com))

5. **Innovación en entrenamiento**: DeepSeek ha logrado entrenar su modelo utilizando chips de inteligencia artificial menos potentes, lo que destaca su capacidad de ingeniería y podría influir en las estrategias de desarrollo de otras empresas líderes en IA. ([WIRED](https://www.wired.com/story/deepseek-chatbot-hands-on-vs-chatgpt?utm_source=chatgpt.com))

Estas características posicionan a DeepSeek como una opción atractiva para aquellos que buscan una alternativa eficiente y accesible en el ámbito de los modelos de lenguaje de inteligencia artificial. 

DeepSeek dice :  DeepSeek y ChatGPT son modelos de lenguaje avanzados, pero cada uno tiene sus propias fortalezas y enfoques. Aunque no tengo acceso a detalles específicos de DeepSeek (ya que no es un modelo ampliamente documentado en comparación con ChatGPT), puedo inferir algunas características que podrían diferenciarlo basado en tendencias generales en el desarrollo de IA. Aquí hay cinco posibles características fuertes de DeepSeek en comparación con ChatGPT:

1. **Especialización en dominios específicos**:  DeepSeek podría estar optimizado para tareas o industrias específicas, como finanzas, medicina o legal, lo que le permitiría ofrecer respuestas más precisas y técnicas en esos campos en comparación con ChatGPT, que tiene un enfoque más generalista.

2. **Eficiencia en recursos computacionales**:   Es posible que DeepSeek esté diseñado para ser más eficiente en términos de uso de recursos, lo que podría permitir una implementación más rápida y económica en entornos con limitaciones de hardware.

3. **Personalización y adaptabilidad**:  DeepSeek podría ofrecer una mayor capacidad de personalización, permitiendo a los usuarios ajustar el modelo para que se adapte mejor a sus necesidades específicas, ya sea en tono, estilo o profundidad de las respuestas.

4. **Integración con herramientas externas**:  DeepSeek podría estar mejor integrado con APIs, bases de datos o herramientas de software específicas, lo que le permitiría realizar tareas más complejas y automatizadas en comparación con ChatGPT.

5. **Enfoque en privacidad y seguridad**:   DeepSeek podría priorizar la privacidad y seguridad de los datos, ofreciendo soluciones más robustas para el manejo de información sensible, lo que sería especialmente relevante en sectores como la banca o la salud.

Estas características son hipotéticas y podrían variar dependiendo de la implementación específica de DeepSeek. Si tienes más detalles sobre este modelo, podríamos afinar la comparación.

Brackets es un editor Moderno, potente y de código abierto

 

Moderno, potente y de código abierto

Brackets es un editor de texto moderno que facilita el diseño en el navegador gracias a sus herramientas visuales específicas y su compatibilidad con preprocesadores. Está diseñado desde cero para diseñadores web y desarrolladores front-end

de la herramienta Brackets para trabajar con D3.js. Esta herramienta es un editor de código de fuente abierta desarrollado por Adobe, orientado principalmente al desarrollo web.

Ventajas de Brackets sobre Visual Studio Code para trabajar con D3.js:

1.      Simplicidad: Brackets está diseñado con una interfaz sencilla, ideal para principiantes que quieren centrarse en aprender y practicar código básico con D3.js.

2.      Enfoque en desarrollo web: Está optimizado para trabajar con tecnologías como HTML, CSS y JavaScript, que son fundamentales para D3.js.

3.      Vista previa en tiempo real: Ofrece una función de vista previa en vivo que permite ver directamente en el navegador los cambios realizados en el código, facilitando la experimentación y ajustes rápidos en visualizaciones.

4.      Compatibilidad ligera: Es una herramienta más ligera y menos compleja en comparación con Visual Studio Code, lo que puede ser una ventaja para quienes buscan una experiencia menos abrumadora.

Integración con extensiones de visualización: Permite agregar fácilmente extensiones específicas para trabajar con D3.js y visualización de datos

La adopción de IA en informe DORA DevOps Research and Assessment 2024

 DORA DevOps Research and Assessment

El informe DORA (DevOps Research and Assessment) de 2024 analiza el rendimiento de la entrega de software y la adopción de inteligencia artificial (IA) en equipos de tecnología. Aquí tienes un resumen de los puntos clave:

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  Rendimiento de la entrega de software: Se miden cuatro métricas clave: tiempo de entrega de cambios, frecuencia de despliegue, tasa de fallos de cambios y tiempo de recuperación de despliegues fallidos.

• Adopción de IA: La adopción de IA está aumentando, mejorando la productividad, la satisfacción laboral y la calidad del código, aunque también presenta desafíos como la reducción del tiempo dedicado a trabajos valiosos.

• Impacto de la IA: La IA mejora el rendimiento individual y organizacional, pero puede afectar negativamente el rendimiento de la entrega de software y tiene un impacto incierto en el rendimiento del producto.

• Liderazgo transformacional: Mejora la productividad, la satisfacción laboral y el rendimiento del equipo, y ayuda a reducir el agotamiento de los empleados.

Fuente: DORA | DORA Publications

las tendencias clave en la inteligencia empresarial moderna

Un cuadro resumen de las tendencias clave en la inteligencia empresarial moderna:

Tendencia	Descripción
1. Inteligencia empresarial de autoservicio	Empoderamiento de usuarios no técnicos para crear informes y visualizaciones fácilmente, popularización de interfaces de arrastrar y soltar como Tableau y Power BI.
2. Integración de IA y aprendizaje automático	Automatización de análisis avanzado para generar insights predictivos, incluyendo procesamiento de lenguaje natural para consultas en lenguaje cotidiano.
3. Análisis de datos en tiempo real	Uso de datos en tiempo real para decisiones rápidas, soportado por el crecimiento del IoT y Big Data.
4. Mejoras en la visualización de datos	Paneles interactivos que permiten análisis profundo; análisis aumentado que combina IA con visualización de datos.
5. Soluciones de inteligencia empresarial basadas en la nube	Escalabilidad y flexibilidad para manejar grandes volúmenes de datos, facilitando la colaboración entre equipos.
6. Gobernanza y seguridad de datos	Funciones avanzadas para asegurar la precisión, coherencia y seguridad de los datos; cifrado y auditorías de acceso.
7. BI móvil	Acceso a datos desde dispositivos móviles, con diseño responsivo para una experiencia optimizada en varios dispositivos.
8. Alfabetización y cultura de datos	Fomento de una cultura orientada a datos, impulsando la alfabetización y empoderando a "científicos de datos ciudadanos".
9. Análisis integrado	Integración de BI en aplicaciones empresariales para aumentar la productividad y acceso inmediato a datos.
10. Sostenibilidad y BI ético	Enfoque en el uso ético y responsable de los datos, atendiendo la privacidad, sesgos y sostenibilidad ambiental.

Fuente : https://www.linkedin.com/pulse/data-science-analytics-shaping-future-emerging-trends-jha-zpluc/